Локальный AI

МестноеAI Он запускает функцию вывода текста на основе LLM-моделей, используя широкий спектр бэкендов, включая llama.cpp, vLLM и трансформеры. Это означает, что вы не привязаны к одной архитектуре модели. Инженеры могут менять бэкенды для каждой модели без изменения вызовов API, что делает его идеальным для команд, тестирующих несколько LLM-моделей с открытым исходным кодом параллельно в производственной или среде разработки.

МестноеAI Интегрируется Стабильная диффузия и других архитектур моделей распространения непосредственно в свой API, предоставляя совместимую с OpenAI конечную точку для генерации изображений. Дизайнеры и разработчики могут генерировать изображения локально без оплаты за каждое изображение, без зависимости от внешнего API и без риска нарушения авторских прав со стороны сторонних облачных провайдеров.

API реального времени позволяет вести многомодальные диалоги, объединяя голос и текст через соединения WebSocket. Это та же архитектура, что используется в OpenAI.'s API в реальном времени, но работающий полностью на вашей собственной инфраструктуре. Команды, разрабатывающие голосовых помощников, ботов для поддержки клиентов или инструменты для транскрипции в реальном времени, получают время отклика менее секунды с полной конфиденциальностью данных.

МестноеAI поддерживает ОткрытыйAI Спецификация API для вызова функций и инструментов с использованием локально размещенных моделей. Это открывает возможности для агентных рабочих процессов, в которых модели могут вызывать инструменты, запрашивать базы данных или запускать внешние сервисы без зависимости от облака. Для разработчиков, уже использующих вызов функций в Open.AI Интеграции и миграция — это простая замена конечной точки.

Встроенная функция Agents, работающая на базе LocalAGI, обеспечивает автономное управление. AI агенты будут действовать непосредственно из местного отделения.AI Например, каждый агент может быть настроен с использованием определенных инструментов, персональной базы знаний и многократно используемых навыков через веб-интерфейс. Это устраняет необходимость в отдельном уровне оркестровки, таком как... Лангчейн или AutoGen для большинства стандартных сценариев использования агентов.

МестноеAI Поддерживает ускорение с помощью графического процессора на устройствах NVIDIA, AMD, Intel и Vulkan, что позволяет командам значительно повысить производительность вывода данных при наличии соответствующего оборудования. Ключевое преимущество — гибкость, поскольку использование графического процессора является необязательным, а не обязательным. Команды могут начать с использования ЦП и перейти к развертыванию с ускорением на графическом процессоре без изменения файлов конфигурации или интеграции API.